30 / 78
30
kurmak gerekmektedir
(Şekil-1)
. Bunun için SBM’de iki
yetkili birim ve bir danışma komitesi kurulmuştur.
SBM’de konuyla ilgili birimler, Analiz Müdürlüğü altında
kurulan Mutabakat ve Veri Kalitesi Birimi(Analiz VK) ile İş
Zekası Müdürülüğü altında kurulan Veri Kalitesi Birimidir (İş
Zekası VK).
SBM’de
toplanan
veriler
düşünüldüğünde
farklı
ürünlerde farklı açılardan veri kalitesi problemleri ortaya
çıkabilmektedir. Bunları tek bir düzlemde toplayıp
raporlayabilmek için İş Zekası VK ekibi olarak bir altyapı
hazırladık. Sigortacılık ürünleri düşünüldüğünde üç kırılım
veya koyutta veri kalitesi problemlerini toplayabileceğimizi
gördük.
En başta veri kalitesi konularını “
OLAY”
başlığı altında
tanımladık. Olay boyutunu bir tablo veya ürün özelindeki
veri kalitesi konusu olarak tanımlayabiliriz. Örneğin
Trafik Ürünü olayı gibi. Olay boyutunun altında “
ALAN
”lar
konumlandırıldı. Alan boyutu tablo veya ürün altındaki veri
kalitesi sahalarının tanımlandığı noktadır. Örneğin, Trafik
ürününde Şasi alanındaki veri kalitesi problemleri gibi.
Alanların altında ise “
PROBLEM
”ler tanımlanır. Örneğin,
Trafik ürünü, Şasi alanındaki “17 karakterden farklı şasi”
problemi veya “İçerisinde O, I, Q harflerini barındıran şasiler”
problemi gibi.
organization should define data quality conversion and set
up necessary teams for managing this process
(Figure-1)
.
And for this purpose, two designated units and an advisory
board were setup in SBM.
The units established related to this project at SBM are
Reconciliation and Data Quality Unit (Analysis DQ) founded
under Department of Analyses and the Data Quality Unit
founded under Business Intelligence Directorate (Business
Intelligence DQ).
Considering the data collected at SBM, data quality problems
for different products can be observed. In order to gather
and report them in a single platform, we as the Business
Intelligence DQ team prepared an infrastructure. In terms of
insurance products, we saw that we can gather data quality
problems under three breakdowns and dimensions.
First off, we defined data quality issues under “
EVENT
”
heading. We can define the event dimension as the data
quality issue related to a specific table or product. For
example, Liability Insurance Product event. Under the event
dimension, “
ZONES
” are positioned. Zone dimension is the
points where data quality fields under table or product are
defined. For example, the data quality problems in the chassis
field in liability insurance product. And under the Areas we
defined “
PROBLEM
”s. For example Liability Insurance
product, problem of “chassis other than with 17 characters”
or problem of “chassis containing letters O, I, Q”.
SBM’DEN
FROM SBM
Şekil-2: Rapor seçim ekranı
Figure-2: Report selection screen